近期,張學友演唱抓逃犯頻上熱搜。在眾人調侃張學友完成六連殺,歌神變追捕大神的同時,也讓作為身份識別高科技的人臉識別技術備受關注。事實上,人臉識別的應用已十分廣泛,安防、公安、交通、金融、互聯(lián)網 、消費電子、汽車電子、 零售、醫(yī)療、教育等眾多領域都可見到其身影。人臉識別,正從政府級、商業(yè)級應用進入消費級應用的爆發(fā)時期。

即使在擁擠的場所,亞馬遜Rekognition也能檢索和識別出多達100張臉孔

如火如荼的應用下,人臉識別技術也屢遭爭議。今年6月,亞馬遜與美國政府的Rekognition人臉識別項目引起民眾抗議,最終使美國奧蘭多警察局被迫放棄相關計劃;而近日,比利時政府出臺相應法規(guī),禁止私人使用人臉識別或其他基于生物特征的視頻分析攝像機。

人臉識別技術被禁的真相是對技術應用范圍劃線

上述兩個事件頗具代表性:一個是對人臉識別技術警用的抗議,一個是對人臉識別技術私用的禁止。幫尼菌看來,這兩個事件的本質都是在對人臉識別技術應用程度劃紅線。

需要注意的是,亞馬遜收到的公開信中要求“公司停止向ICE和其他執(zhí)法機構出售侵入性和違憲的Rekognition面部識別技術”;比利時新規(guī)則旨在打擊非警方使用人臉識別攝像機帶來的隱私問題,是歐盟新隱私法規(guī)《通用數(shù)據(jù)保護條例》的延申。這兩個事件強調的都是“隱私安全”。也就是說,人臉識別技術屢遭詬病,很大程度是因為其可能成為個人隱私泄露的出口。

泄露個人隱私?人臉識別的短板不止于此

幫尼菌認為,泄露個人隱私只是表征,人臉識別帶來的安全隱患絕不僅止于此。目前業(yè)界對人臉識別已有反對的聲音:它或將成為監(jiān)視大眾的工具,使用不慎將會危及個人人身與財產安全,甚至危及國家安全,這絕非危言聳聽。

公共場所使用人臉識別技術

首先,政府部門使用人臉識別技術,并未明確信息歸屬與保密職責。當前,政府機構在街道、地鐵站、機場、海關等公共場所安裝智能人臉識別攝像頭已非常常見。透過這些攝像頭,采集到大批公眾的身份信息、位置信息甚至行動軌跡,數(shù)據(jù)整合之后,能分析出某一個人的行為習慣,甚至某一場所的人流量變化情況、整體用戶喜好與動態(tài)趨勢軌跡等。

國家沒有明確規(guī)定這些信息的歸屬部門與保密措施,也缺乏相應法律法規(guī),這使得人臉識別處于法律的空白區(qū)。一旦上述后臺數(shù)據(jù)被攻擊截獲或泄露,容易造成公眾信息大批泄露。泄露的信息如果被犯罪分子或恐怖分子利用,輕則造成個人財產損失,重則危及公共安全甚至國家安全。

其次,薄弱的網絡安全防護,是人臉識別技術應用的最大短板。目前,智能監(jiān)控設備普遍存在嚴重安全漏洞。Axis、?？低?、三星、小米等的攝像頭產品均被曝出過存在安全漏洞。今年7月份,Axis 連續(xù)多次被曝多款攝像頭產品存在安全漏洞;去年3月份,?？低曋悄軘z像頭因通用網關接口協(xié)議存在漏洞,導致黑客通過模擬賬戶實現(xiàn)對智能攝像頭系統(tǒng)的管理控制,造成大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)泄露。作為人臉識別影像數(shù)據(jù)采集端口,攝像頭頻發(fā)的安全漏洞給人臉識別技術應用帶來巨大的安全威脅。

最后,人工智能的發(fā)展加劇人臉識別的安全隱患。目前,針對人工智能系統(tǒng)的惡意軟件已發(fā)展成為“對抗機器學習”,通過對抗性數(shù)據(jù)污染、算法修改、惡意樣本攻擊等方式,對深度學習框架進行深層次、智能化攻擊,導致計算設備被入侵、錯誤命令被執(zhí)行,在無形中加大了人臉識別數(shù)據(jù)泄露的安全隱患。

人臉識別技術濫用,“楚門的世界”歡迎你!

人臉識別技術可怕的地方在于,能在人們不知情或未經同意的情況下遠程運作,通過掃描照片或視頻中用戶的面部特征,將其與數(shù)據(jù)庫進行匹配,獲取用戶詳細信息,也就是你可能在不知不覺中就被監(jiān)控了。

可以想象,當這種技術出現(xiàn)在大街小巷時,所有人都將活在警察局的監(jiān)視器中,無處不在的監(jiān)控將人們帶進真實的“楚門的世界”。幫尼菌不由想起前段時間備受關注的“刷臉取廁紙”黑科技,當人們意識到上廁所也在被監(jiān)控時,是否會被驚出一層冷汗?

當我們走在路上都要被迫交出自己的個人信息,且不確定自己的信息是否會被濫用時,對人臉識別應用的擔憂顯得理所當然。尤其是,這項技術的識別準確率并沒有想象中高。新聞中常出現(xiàn)某某企業(yè)人臉識別技術實現(xiàn)新突破,99%的識別準確率很常見。但實際上,技術與現(xiàn)實場景應用之間有一條深邃的鴻溝。不少人臉識別關卡能被高仿模型、照片等破解。光照、膚色、動靜態(tài)、發(fā)型變化、化妝與否等因素也能夠影響人臉識別的準確度。

高仿模型已被用于破解人臉識別關卡

根據(jù)FBI 2017年公布的資料,該機構使用人臉識別算法從大數(shù)據(jù)中挑選的50多個最接近“嫌疑目標”的識別率僅為 85%。而微軟公司也曾爆料稱,商用人臉識別識對膚色較深的人群識別失誤率嚴重。這種情況下,當一個人被人臉識別系統(tǒng)誤認為是罪犯時,不知道該證明自己是自己,還是自己不是自己了。

幫尼有話說

人臉識別技術應用的爭議,是大數(shù)據(jù)之下人們日益嚴峻的隱私保護問題。目前對人臉識別技術的質疑并非主流聲音,但人臉識別技術投入應用的步伐超過了社會和法律制定相關標準和規(guī)定的速度卻是事實。盡管很多廠商宣稱自己對采集的照片和人臉生物特征會進行脫敏處理,但用戶隱私的保護不僅需要企業(yè)自律,更需要政府引導行業(yè)建立統(tǒng)一標準。人臉識別技術要發(fā)展,如何找到實用性與隱私保護之間的平衡點至關重要。

來源：幫尼資訊